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Enregistrement W3138911480 · doi:10.1093/scipol/scab014

Drawing Lines in the Sand? Paths Forward for Triggering Regulation of Gene-Edited Crops

2021· article· en· W3138911480 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueScience and Public Policy · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCRISPR and Genetic Engineering
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExtant taxonCorporate governanceSpellFace (sociological concept)TRACE (psycholinguistics)Emerging technologiesPolitical scienceBiotechnologyEngineering ethicsRisk analysis (engineering)BusinessBiologySociologyComputer scienceEngineeringEvolutionary biologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Researchers are making use of new gene-editing techniques in medicine, bioenergy, industrial biotechnology, and beyond, and the field of crop breeding is no exception. These techniques, which differ from genetic modification techniques, spell difficult questions for regulatory oversight: will current rules-of-play apply, or do new techniques necessitate fundamental shifts in regulations? Thus far, little explicit attention has focused on the fundamental yet elusive questions of which technical specifics currently trigger regulation of gene-edited crops, and where different jurisdictions ‘draw’ this line. Here, we trace these regulatory lines across key jurisdictions. We argue that extant regulatory definitions are crumbling in the face of emerging technologies and assert that this breakdown poses a threat to responsible governance. Drawing upon insights from responsible research and innovation, we propose a shift away from technically based regulatory approaches and toward more risk-targeted oversight based on broader societal and ecological implications.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,164

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,307 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle